基于flask的协同过滤图书系统

基于Flask的协同过滤图书推荐系统是一个利用用户之间的相似性来推荐图书的应用。这种系统的核心是协同过滤技术，主要分为用户基和物品基两种方法。在用户基的方法中，系统通过计算不同用户之间的相似性（通常是基于他们的评分历史），来推荐那些与目标用户具有相似口味的其他用户喜欢的图书。物品基方法则是通过分析图书之间的相似性，推荐与用户过去喜欢的图书类似的图书。 在这个Flask应用中，首先要做的是构建一个用户界面，允许用户浏览图书、评分，并查看推荐。后端则负责处理数据存储、用户的评分输入和推荐算法的执行。Flask作为一个轻量级的Web框架，非常适合用来搭建此类应用，因为它提供了足够的灵活性和简洁性，能够快速地开发出原型和小到中型的Web应用。